[發(fā)明專利]一種結(jié)合多特征級聯(lián)SVM與人眼模板的人眼定位方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010909746.X
• 申請日: 2020-09-02
• 公開（公告）號: CN112183215A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周中奎;李銀國;史豪豪;練建沛;王強(qiáng)
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶利龍科技產(chǎn)業(yè)（集團(tuán)）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 重慶市前沿專利事務(wù)所(普通合伙) 50211
• 代理人: 郭云

1.一種結(jié)合多特征級聯(lián)SVM與人眼模板的人眼定位方法，其特征在于，所述方法具體包括以下步驟：

S1，獲取視頻圖像，并初始化所述視頻圖像，生成初始的人眼信息包并輸出人眼坐標(biāo)，所述人眼信息包包括人眼模板的圖像與滿足預(yù)設(shè)數(shù)量的人眼坐標(biāo)集合；

S2，將所述人眼坐標(biāo)集合擬合成人眼運(yùn)動模型，預(yù)測當(dāng)前視頻圖像上人眼所在位置，生成預(yù)測位置，并將所述預(yù)測位置及其鄰域作為人眼搜索區(qū)域；

S3，對所述人眼搜索區(qū)域進(jìn)行基于雙層特征級聯(lián)SVM的人眼檢測，并判斷在所述人眼搜索區(qū)域內(nèi)是否檢測到人眼；

S4，若檢測到，則更新所述人眼信息包并輸出人眼坐標(biāo)；若未檢測到，則通過所述人眼信息包中的人眼模板在所述人眼搜索區(qū)域內(nèi)匹配人眼，并輸出人眼坐標(biāo)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合多特征級聯(lián)SVM與人眼模板的人眼定位方法，其特征在于，所述S1的步驟具體包括：

S11，將視頻圖像通過人臉檢測器檢測出人臉區(qū)域，并從所述人臉區(qū)域中提取人眼檢測區(qū)域；

S12，將所述人眼檢測區(qū)域通過滑窗搜索人眼，對每個滑窗的人眼區(qū)域提取HOG特征向量，并降低所述HOG特征向量的向量維度，再通過SVM進(jìn)行分類，生成第一層候選人眼區(qū)域，若未生成則返回步驟S11繼續(xù)進(jìn)行初始化；

S13，若檢測到所述第一層候選人眼區(qū)域，則對所述第一層候選人眼區(qū)域提取LBP特征向量，再通過SVM進(jìn)行分類，生成第二層候選人眼區(qū)域，若未生成則返回步驟S11繼續(xù)進(jìn)行初始化；

S14，若檢測到所述第二層候選人眼區(qū)域，取置信度最大的人眼區(qū)域?yàn)樽罱K人眼區(qū)域，將所述最終人眼區(qū)域的圖像生成為人眼模板，將所述最終人眼區(qū)域的中心點(diǎn)坐標(biāo)作為人眼坐標(biāo)并生成初始的人眼信息包，并輸出所述人眼坐標(biāo)，若未檢測到所述第二層候選人眼區(qū)域或是初始的人眼信息包內(nèi)的人眼坐標(biāo)數(shù)量還少于預(yù)設(shè)數(shù)量，則返回步驟S11繼續(xù)進(jìn)行初始化。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的結(jié)合多特征級聯(lián)SVM與人眼模板的人眼定位方法，其特征在于，所述降低所述HOG特征向量的向量維度采用主成分分析法。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合多特征級聯(lián)SVM與人眼模板的人眼定位方法，其特征在于，所述S3的步驟具體包括：

S31，對每個滑窗的人眼區(qū)域提取HOG特征向量，并通過主成分分析法降低所述HOG特征向量的向量維度；

S32，通過SVM進(jìn)行分類，生成第一層候選人眼區(qū)域；

S33，若檢測到所述第一層候選人眼區(qū)域，則對所述第一層候選人眼區(qū)域提取LBP特征向量，若未檢測到所述第一層候選人眼區(qū)域，則判斷在所述人眼搜索區(qū)域內(nèi)沒有檢測到人眼，進(jìn)入步驟S4；

S34，通過SVM進(jìn)行分類，并生成第二層候選人眼區(qū)域；

S35，若檢測到所述第二層人眼區(qū)域，則取其中置信度最大的人眼區(qū)域?yàn)樽罱K人眼區(qū)域，并判斷在所述人眼搜索區(qū)域內(nèi)是否檢測到人眼，若未檢測到所述第二層人眼區(qū)域，則判斷在所述人眼搜索區(qū)域內(nèi)沒有檢測到人眼，進(jìn)入步驟S4。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)合多特征級聯(lián)SVM與人眼模板的人眼定位方法，其特征在于，所述S4的步驟具體包括：

S41，若所述步驟S3判斷在所述人眼搜索區(qū)域內(nèi)檢測到人眼，則將所述人眼信息包的所述人眼模板的圖像更新為最終人眼區(qū)域的圖像，將所述最終人眼區(qū)域的中心點(diǎn)坐標(biāo)作為當(dāng)前人眼坐標(biāo)，用所述當(dāng)前人眼坐標(biāo)更新所述人眼信息包中的所述人眼坐標(biāo)集合，并輸出所述當(dāng)前人眼坐標(biāo)；

S42，若所述步驟S3判斷在所述人眼搜索區(qū)域內(nèi)沒有檢測到人眼，則通過所述人眼信息包的所述人眼模板，在所述人眼搜索區(qū)域內(nèi)匹配檢測人眼。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的結(jié)合多特征級聯(lián)SVM與人眼模板的人眼定位方法，其特征在于，所述步驟S42還包括：S421，若經(jīng)過所述人眼模板匹配到人眼，則更新所述人眼模板與所述人眼坐標(biāo)集合，并輸出當(dāng)前人眼坐標(biāo)；S422，若經(jīng)過所述人眼模板未匹配到人眼，則返回步驟S1重新初始化。